Fornire una guida alle imprese sulle opportunità della robotica avanzata, aiutando così a orientare il tessuto manifatturiero nazionale nelle scelte tecnologiche dei prossimi anni: è questo l’obiettivo del White Paper “Robotica avanzata nell’industria: evoluzioni tecnologiche, impatti e prospettive” realizzato dal Competence Center CIM 4.0 in collaborazione con un altro Competence Center, Artes 4.0 con sede a Pontedera.
Lo studio analizza come le tecnologie digitali – tra cui Intelligenza Artificiale e Digital Twin – stiano ridefinendo il ruolo dei robot nell’industria contemporanea.
Nei cinque capitoli del White Paper si ripercorre l’evoluzione della robotica industriale, analizzando lo stato del mercato, le proiezioni future (con uno sguardo rivolto al 2032) e le probabili traiettorie di sviluppo.
Indice degli argomenti
Dalla robotica tradizionale alla physical AI
L’analisi dell’evoluzione tecnologica, che il documento ripercorre attraverso le fasi dalla robotica 1.0 alla 5.0, segna il superamento definitivo dell’automazione intesa come mera esecuzione di compiti ripetitivi e isolati.
La Advanced Robotics si definisce infatti come una disciplina capace di generare sistemi polifunzionali, in grado di passare da una programmazione manuale sequenziale a un modello di apprendimento per imitazione o istruzione diretta.
Questi sistemi robotici non richiedono più la scrittura di stringhe di codice per ogni variante di processo, ma vengono addestrati come collaboratori aggiunti, osservando le azioni umane e adattandosi a contesti dinamici.
Il cuore tecnologico di tale passaggio risiede nell’integrazione della Physical AI, dove l’intelligenza artificiale non rimane confinata all’elaborazione di dati digitali, ma si incarna nella struttura fisica e sensoriale della macchina per interagire con la materia e gli ambienti non strutturati.
La roadmap delineata dai centri di competenza distingue l’attuale fase di Advanced Robotics Intelligence, centrata su robot intelligenti per task specifici, dal traguardo post-2030, orientato a sistemi a spettro generalizzato.
L’evoluzione in corso non mira alla sostituzione dell’operatore, ma al suo potenziamento attraverso tecnologie che aumentano le capacità d’azione umane.
All’interno di tale quadro, l’adozione sistematica dei Digital Twin permette di simulare e validare ogni ipotesi operativa in uno spazio virtuale prima dell’effettiva messa in pratica, garantendo l’abbattimento dei margini di errore e l’ottimizzazione dei costi di sviluppo.
L’analisi del mercato e le direttrici strategiche della robotica
Il secondo capitolo del documento amplia la prospettiva oltre il perimetro della singola unità produttiva per delineare una visione strategica del mercato globale.
Le stime evidenziano un settore destinato a triplicare il proprio valore entro il 2032, mantenendo un tasso di crescita annuo del 17%.
Se la robotica industriale costituisce oggi il pilastro economico consolidato del comparto, con un valore di 50 miliardi di dollari e volumi di installazione raddoppiati nell’ultimo decennio, la robotica di servizio sta acquisendo una rilevanza strategica superiore per la sua versatilità applicativa nella logistica e nella gestione intelligente dei dati.
L’attrattività del settore è confermata da un incremento del 150% negli investimenti per le startup specializzate in soluzioni polifunzionali e umanoidi.
La capacità di generare un reale valore aggiunto per le imprese dipende dalla precisa mappatura tra necessità operative e soluzioni tecnologiche, favorendo il passaggio verso l’AI edge.
L’integrazione dell’intelligenza direttamente a bordo macchina permette di superare i costi elevati di una digitalizzazione integrale e centralizzata, offrendo sistemi adattivi più agili e pronti all’uso.
Lo sviluppo di simili ecosistemi, supportati dalle tecnologie abilitanti offerte da player come Nvidia, rimane tuttavia vincolato alla maturazione delle reti 5G e alla risoluzione delle criticità legate all’autonomia, alla velocità di ricarica e alla sicurezza delle batterie.
L’impatto sulla competitività
Il terzo capitolo del White Paper i concentra sull’analisi della competitività e della produttività legata all’adozione della robotica avanzata.
Il nesso tra l’innovazione robotica e l’effettivo incremento della produttività non segue un andamento lineare, ma si manifesta attraverso una curva a U che evidenzia le criticità intrinseche alla fase di integrazione tecnologica.
Durante il periodo iniziale di adozione l’inserimento di sistemi avanzati può generare un temporaneo calo dell’efficienza dovuto alla necessità di riconfigurare i flussi operativi e risolvere le frizioni tecniche emergenti prima che i benefici diventino tangibili.
La misurazione di tali impatti costituisce tuttora una sfida metodologica per gli esperti del settore, poiché i parametri tradizionali faticano a catturare il valore generato da un’automazione che non è più solo meccanica ma basata su dati e AI.
Il paper evidenzia che investire esclusivamente in hardware o software, senza una parallela evoluzione del know-how aziendale e degli assetti organizzativi, rischia di tradursi in un aumento dei costi gestionali anziché in un solido vantaggio competitivo.
L’impatto sulle competenze
Il ruolo dei centri di competenza si rivela pertanto determinante per abilitare le competenze del personale e guidare la trasformazione dei modelli di business attraverso il trasferimento di conoscenze specialistiche e la riprogettazione degli assetti produttivi.
L’efficacia della transizione è inoltre strettamente legata a fattori culturali e sociali: gli ecosistemi industriali più avanzati e aperti al cambiamento mostrano una maggiore resilienza nel convertire le tecnologie emergenti in crescita strutturale, valorizzando il lavoro umano attraverso soluzioni che ne potenziano le capacità ergonomiche e operative.
Robotica avanzata, le sfide sistemiche e le opportunità dei nuovi modelli di servizio
La quarta sezione tematica del white paper (che segue l’analisi della produttività) è dedicata alle sfide e le opportunità legate alla robotica avanzata, con un focus particolare sui nuovi modelli di business.
L’integrazione della robotica avanzata nel tessuto produttivo deve confrontarsi con barriere strutturali paragonabili a quelle incontrate dall’Internet delle cose nelle sue fasi iniziali.
La mancanza di protocolli comuni e di standard condivisi rende l’interoperabilità tra sistemi un processo complesso che investe non solo la dimensione tecnica, ma anche gli assetti organizzativi e sociali delle imprese.
Particolarmente critica appare la discrepanza tra le prestazioni offerte dai prototipi, inclusi i robot umanoidi, e la loro effettiva affidabilità nei contesti operativi reali.
La carenza di quadri normativi specifici per queste nuove architetture costringe il settore a ricorrere a un adattamento di regole derivanti dalla robotica mobile e industriale.
Incertezze che si riflettono sulla difficoltà di quantificare il ritorno dell’investimento (ROI) in fase preventiva, ostacolando la decisione d’acquisto per molte realtà manifatturiere.
La transizione verso logiche di servitizzazione, attraverso formule come il Robot as a Service (RaaS) o il pay-per-use, apre nuove prospettive per le piccole e medie imprese.
Nuovi modelli transazionali che permettono di superare l’ostacolo dell’investimento iniziale e favoriscono una sperimentazione tecnologica più agile, riducendo l’esposizione al rischio finanziario.
Lo sviluppo di soluzioni verticali e personalizzate offre lo spazio per rispondere a esigenze di mercato specifiche, potenziato dall’uso dell’AI generativa per rendere l’interazione tra operatori e macchine più naturale e immediata.
Casi d’uso dell’Advanced Robotics e validazione sul campo
Il quinto capitolo del documento presenta una rassegna di casi d’uso pragmatici volti a dimostrare la fattibilità delle soluzioni robotiche avanzate nel mercato attuale attraverso l’esperienza diretta delle aziende partner.
L’ottimizzazione dei processi produttivi passa per uno sviluppo di capacità di manipolazione evolute, che permettono ai robot collaborativi di eseguire task complessi senza ricorrere a ingombranti architetture umanoidi.
L’esperienza di Prensilia illustra bene tale orientamento, con la realizzazione di una mano robotica polifunzionale capace di conferire precisione e versatilità a sistemi meccanici agili.
L’automazione convenzionale guadagna una nuova dimensione di adattabilità grazie a sensori di visione evoluti e a interazioni multimodali, come quelle proposte da Suzzi, che facilitano l’addestramento dei macchinari rendendo il dialogo tra uomo e tecnologia più rapido.
L’integrazione delle innovazioni digitali si estende oltre i confini della fabbrica attraverso la robotica di servizio, trovando applicazioni nella logistica autonoma e in settori complessi come quello aerospaziale.
Il contributo di Thales Alenia Space evidenzia la necessità di riprogettare i sistemi per l’ambiente spaziale, mentre l’impiego di soluzioni sottomarine per la raccolta dati, come quelle di Laser Navigation, abilita flussi di entrate inediti in ambiti difficilmente accessibili.
L’efficacia di tali soluzioni dipende dalla solidità delle piattaforme di gestione, che spaziano dalle reti 5G per la mobilità urbana intelligente ai framework software per l’orchestrazione dei flussi di lavoro industriali.
Indirizzi strategici per un’adozione sistemica della robotica avanzata
Il White Paper si conclude con una serie di raccomandazioni che delineano una roadmap articolata che coinvolge imprese, centri di ricerca e istituzioni per trasformare l’innovazione tecnologica in un vantaggio competitivo strutturale.
Per le aziende, l’adozione della robotica deve superare logiche basate sull’entusiasmo momentaneo per focalizzarsi su casi d’uso ad alto valore aggiunto inseriti in una visione di sistema.
Il ricorso a metodologie di validazione preventiva, come il test before invest, permette di introdurre macchine intese come potenziamento delle facoltà umane e non come alternativa al lavoro delle persone.
Un percorso che richiede una gestione consapevole del cambiamento organizzativo e una stretta collaborazione con startup, atenei ed enti di normazione.
La ricerca e sviluppo è chiamata ad adottare un approccio sociotecnico, privilegiando soluzioni basate sul principio del design for trust e sulla creazione di benchmark condivisi per valutarne gli impatti economici.
Spetta ai decisori politici il compito di rendere operativo il paradigma dell’Industria 5.0, definendo standard di sicurezza e interoperabilità che garantiscano l’affidabilità dei sistemi.
“Tutto quello che stiamo comunicando lo facciamo per incrementare e condividere delle competenze, perché l’ecosistema cresca assieme a noi. Ci auguriamo che nel tempo molte imprese comincino a considerare l’adozione della Advanced Robotics per migliorare la propria produttività, sostenendo così il fabbisogno di innovazione di tutto il Paese”, commenta Enrico Pisino, Direttore del CIM 4.0.
Spallone (Mimit): “Rafforzare il legame tra la ricerca e le imprese”
Un lavoro necessario alla luce del ritardo che sconta l’Italia in materia di adozione dell’AI e delle tecnologie avanzate rispetto alla media UE, come sottolinea Raffaele Spallone, Dirigente del Ministero delle Imprese e del Made in Italy.
“Siamo un Paese a crescita zero, demografia piatta e quindi dobbiamo fare molto più degli altri. Abbiamo delle condizioni strutturali non favorevoli e per questo, senza dubbio, ci dobbiamo impegnare di più. In questo contesto, rafforzare il legame tra la ricerca e le imprese è fondamentale per la competitività del nostro Paese: la collaborazione tra università e mondo produttivo è la dimostrazione plastica di come si debba agire per tradurre l’intuizione in applicazioni industriali concrete”, commenta.
Nonostante i prossimi anni vedranno l’ecosistema del trasferimento tecnologico fare i conti con la fine delle risorse del PNRR questa sfida, sottolinea il Dirigente del Mimit, offre anche la possibilità di razionalizzare il sistema, puntando sulle realtà che si sono dimostrate capaci di accompagnare le imprese verso l’adozione delle tecnologie avanzate e la costruzione delle competenze necessarie.
“Il trasferimento tecnologico diventa necessario proprio quando i cambiamenti in atto sono così impattanti e rapidi. Per rispondere a queste sfide abbiamo bisogno di capitale umano e di ‘figure ponte’ capaci di tradurre l’intuizione di un ricercatore in un’applicazione industriale, rafforzando quel legame tra ricerca e impresa che è fondamentale per la competitività del nostro Paese”, conclude.
